Restore3D来了：破损3D物体形状纹理一起修
这篇论文把“破损3D物体修复”从单纯补几何，推进到形状和纹理一起补，而且还要尽量保住原来没坏的部分。更狠的是，它不是只靠人工标注，而是把补哪里这件事也交给模型自己判断。
标签：3D渲染
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低信噪比下更稳的EPI校正，MIT/UCSF/Stanford都在用
这篇论文最有意思的地方，不是“又做了一个畸变校正”，而是把老问题的责任链条拆了：别再先把图像重建得歪歪扭扭，再去补救B0场。它直接从k空间联合估计无畸变图像和B0场，还把旋转视图和高斯原语塞进同一个物理模型里，工程味很浓。
UTTO来了：只用深度做3D开放词汇分割，隐私和精度能兼得吗？
机器人和室内感知一边想“看懂世界”，一边又得守住隐私底线，这事儿一直挺拧巴。UTTO的思路很直接：既然不能看RGB，那就把不确定性当线索，专门修那些“看不稳”的点。
CVPR 2026新作DR-GS：可变形高斯也能重光照
动态高斯最烦的，不是会动，而是 一动就把光照也“焊死”在纹理里 。DR-GS干的事很直接：把几何、光照、材质拆开，再让它们在变形和换光下各司其职。
NVIDIA新作：长视频重光照终于不闪了
长视频重光照最烦的不是“能不能变亮”，而是“每一块都别自己演戏”。这篇 NVIDIA 新作把问题改写成跨块连续翻译，再加暖启动提示，思路很工程，也很实用。
GeoCodeBench来了：3D视觉代码，GPT-5也只拿36.6%
这篇论文很像给大模型出了一张“3D几何博士资格考试卷”。它不只看模型会不会写代码，更看它能不能把论文读对、把几何语义守住，结果相当不客气：最强模型也没过四成。
阿里Home3D 1.0：一张图生成可编辑3D家具
Home3D 1.0 不是单纯“把图变成 3D”，而是把家具商品化这件事拆成几道硬菜：几何、纹理、材质、部件，各管一摊。最有意思的是，它把“可编辑”放到了和“像不像”同等重要的位置，这才像真正面向设计和电商的方案。
LAMM和MS-Mapping都输了？这套UAV建图框架更会修图
无人机多会话建图最怕两件事：飞得远就漂，拼得多就歪。这篇论文把RTK时空对齐、不确定性感知因子图和粗到细优化串起来，思路完整，实验也很硬。
8个真实场景验证：多会话无人机地图融合更准了
无人机多会话建图最怕两件事：全局漂了、局部糊了。这篇论文把RTK时空对齐和粗到细优化串起来，先稳住大框架，再抠局部细节，思路很完整，实验也够硬。
KAIST新方法：点跟踪监督4D视频生成，几何一致性更稳
这篇论文最有意思的地方，不是又堆了一个更大的生成模型，而是盯上了扩散模型里“偷偷干活”的注意力层。它把多视角点跟踪塞进训练里，专门修理几何和运动一致性，思路很聪明。
Apple新作Velox：单段视频生成4D世界
这篇 Velox 有点意思：不靠时间对应，不靠复杂输入，只拿动态点云就想把 4D 几何和外观一起学明白。更妙的是，它不止会“记住”4D，还能拿去做视频转4D、3D追踪和布料仿真，算是把潜在表征这张牌打得挺顺。
纽约大学联手清华造百万级手语视频！3DGS+扩散模型，翻译模型鲁棒性飙升
手语翻译模型的顶级论文通常都在干净、正面的数据集上刷分，一到真实世界的侧拍、杂背景、陌生人就瞬间“原形毕露”。纽约大学联手清华大学，直接搬出3DGS和扩散模型，搞了个百万级增强数据集SignNet-1M，专门给模型做“抗压训练”，翻译质量飙升，鲁棒性不降反升。这条路子，值得所有做多模态和鲁棒性研究的同学重点关注！
